전력 계통에서 안정한 전력을 공급하는 것은 매우 중요하다. 전력 계통의 오류는 전압 및 주파수를 감시함으로써 검출 가능하다. 본 논문에서는 디지털 위상 고정 루프를 이용한 전력 계통의 주파수 측정 장치를 제안하고 이를 구현한 결과를 제시하고자 한다. 제안한 주파수 측정 장치는 위상 고정 루프의 기본요소로 구성된다. 위상분별기는 배타적 논리연산을 통해 위상오차를 검출하고 위상의 앞섬 및 뒤짐의 검출이 가능하도록 설계하였으며, 전력 계통의 주파수 동특성을 고려해서 3차의 루프 필터를 설계하였다. DCO는 출력 주파수의 분해능을 고려하여 입력 신호를 정확하게 추정할 수 있도록 설계하였다. 제안한 주파수 측정 장치의 성능을 검증하기 위하여 모의실험을 통해 주파수 변동량의 측정 범위 및 정확도를 검토하였으며, FPGA와 CPU를 포함하는 하드웨어를 구현하였다. FPGA에는 Verilog HDL로 디지털 위상 고정 루프의 위상분별기와 DCO를 구현하였으며 루프필터는 소프트웨어로 구현하였다. 제안한 디지털 위상 고정 루프의 성능 검증을 위해 정밀한 함수 발생기의 출력을 인가한 후 출력 주파수를 측정한 결과 및 전력 계통에 대한 실험 결과를 제시하였다.
이 논문에서 우리는 MFCC 특징벡터의 차원 저감을 통해 음성 인식에서의 계산량을 줄이는 방법을 조사한다. 특징벡터의 특성분해는 벡터의 성분을 분산의 크기에 따라 배치되도록 선형 변환 시켜준다. 첫 번째 성분은 가장 큰 분산을 가져서 패턴 분류에서 가장 중요한 역할을 한다. 따라서, 분산이 작은 성분들을 제외시키는 차원 저감을 통하여, 계산량을 줄이면서 동시에 음성 인식 성능을 저하시키지 않는 방법을 생각할 수 있다. 실험 결과, MFCC 특징벡터의 성분을 절반 정도로 줄여도 음성인식 오류율에 큰 악영향이 없음이 확인되었다.
최근 추세에 따라 수치실험은 높은 해상도와 정확도를 요구하고 있다. 일반적으로 파랑장 계산은 광역모형을 도입하고 연구영역에 대한 지형상태에 대한 분해능을 가지는 격자에 대하여 별도의 상세역의 모형을 구성하게 된다. 여기서, 세역의 입사파는 광역의 결과를 토대로 추출하게 되는데, 이 때 결과의 연속성에서 문체를 가지게 된다. 대체로 이러한 문제점을 극복하기 위하여 가변격자체계와 스펙트럼 추출 둥의 방법을 사용하게 되지만 여전히 수치적 오류는 계속되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 최근 가장 일반적으로 사용되고 있는 SWAN모형의 Nested 모형에 대한 적용성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 각기 다른 조석환경하에 있는 두 개의 항에 대한 실험을 실시하고 이에 대한 결과를 비교 분석하였다. 분석결과, Nested 모형으로 구성된 광역과 세역 경계에서의 추출된 값이 거의 동일한 값을 가지며 각기 다른 조석환경하에서의 결과 또한 다르지 않다는 것을 확인하였다.
소프트웨어 개발방법에서 객체지향 분석방법은 많이 있고 계속적으로 새로운 기법이 소개되고 있다. 그러나 기존의 객체지향 분석방법에서는 정확한 객체의 식별과 확인이 어렵고 소프트웨어의 문제를 데이터에 근거해서 초기에 분해하기 때문에 상위 레벨의 제어 측면을 소홀히 하는 경향이 있다. 그 결과 사용자가 요구하는 소프트웨어에 대한 부정확한 이해와 분석오류를 낳는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점에 인식을 갖고 소프트웨어의 분석 단계에서 사용자의 요구가 충분히 반영될 수 있도록 객체모델의 메서드와 STD의 트랜지션 사이에 상호참조를 통해 완전성과 일관성을 검증할 수 있는 TOVERC를 설계하였다.
초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 다양한 응용분야에 적용된다. 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 이런 문제를 개선하기 위해서 다양한 센서의 배열형태에서 많은 수의 센서를 사용하거나, 일정 수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시킨다. 본 논문에서는 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리, 물체크기, 물체각도 값을 얻기 위해 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 얻어낸 데이터에 뉴로퍼지 기반의 지능적 계산 알고리즘을 적용하여 개선된 결과를 얻는다.
진핵생물의 유전자 발현 과정에서 생성된 단백질은 전사후 변형 과정을 통해 소포체와 골지체에서 당질화가 일어난다. 당질화된 당단백질은 접힘의 오류가 있는 경우를 비롯하여 식물의 분화 조절 등의 경우 당단백질이 분해되며, 이 때 PNGase에 의해 N-당사슬이 단백질의 아스파라긴산 잔기로부터 절단된다. 그러나 식물의 발달과 분화 과정에서 PNGase의 발현 조절에 대해서는 거의 알려진 바가 없다. 기존에 보고된 유전적 정보를 활용하여 토마토의 잎에서 제조된 cDNA library에서 nested RT-PCR을 통하여 PNGase T의 유전자(GenBank Accession number KM401550)를 분리하였는데 이의 ORF는 1,767 bp, 588개의 이미노산으로 이루어졌으며, 분자량은 65.8 KDa이었다. PNGase T의 유전자는 토마토 과육에서 높은 수준으로 항시적으로 발현되었으며, 특히 녹색과보다는 오렌지색으로 숙성되는 과정에서 PNGase T의 전사체량이 크게 증가하였다. 이러한 발현 패턴은 토마토 과육에서 세포죽음의 과정에서 증가하는 단백질 가수분해 효소인 metacaspase의 전사체 증가 페턴과 유사하였으며, 이 시기에는 에틸렌의 생합성 효소 중 노화관련 ACC synthase의 유전자 members (LeACS2, LeACS4, LeACS6)의 발현 패턴과도 유사하였다. 따라서 토마토 과육에서 PNGase T의 유전자 발현은 거대분자가 분해되는 시기에서 과육의 숙성과 노화 과정에서 특이적인 생리적 기능을 나타내는 것으로 판단된다. 향 후 고가의 의약용 재조합단백질의 면역부작용을 완화하기 위하여 식물체 유래의 당단백질의 탈당질화과정에서 PNGase T를 활용함으로써 식물생명공학 분야에서 활용가치가 높을 것으로 사료된다.
효소는 세제, 식품, 사료, 의약품 및 의료용 분야 등 산업 전반적인 응용 분야에서 널리 사용되고 있으며, 산업 제품 및 공정에서 주요 요인이다. 효소를 선별, 확인, 및 특성 분석을 위해 zymography 기술이 일상적으로 사용됩니다. Zymography 기술은 SDS-전기영동을 통해 단백질을 분리한 후 포함된 기질을 겔 상에서 분해하는 기능성 효소를 검출하는 데 널리 사용되는 단순하고 민감하며 정량화가 가능한 기술이다. 이 방법은 비 환원 조건하에서 SDS-전기영동 겔에서 전기영동에 의한 단백질의 분리와 겔 상에서 효소 활성을 검출하는 다목적 2 단계의 기술이다. 이는 SDS-전기영동 겔에 기질을 중합시키고 전기영동 분리 후 효소 반응 완충용액에서 복원된 가수분해 효소에 의해 분해되는 것을 기반으로 하는 기술이다. 미생물 배양액, 식물 추출물, 혈액, 조직 배양액, 식품 속 효소 및 메타 프로테옴을 포함한 어떤 종류의 생물학적 시료들을 zymography에 적용하고 분석이 가능하다. Zymography의 장점은 전처리 없이 혼합된 시료를 적용하여 SDS-전기영동 겔 상에서 활성을 지닌 단백질을 직접 육안으로 검출이 가능할 뿐만 아니라 나노그람(nanogram) 수준에서 활성을 확인이 가능하다. 그래서 이 zymography 기술은 다양한 분야에 응용이 가능하다. 하지만, 이러한 장점이 오히려 단점으로 작용하여 실험적 오류를 범할 수 있는 경우가 많다. 본 총설에서 zymography 기술의 장점, 단점, 및 문제점 해결에 관해서 서술하였다.
고대 DNA분석은 인류학, 고고학, 생물학자뿐만 아니라 대중의 관심사가 될 정도로 점차 중요성이 강조되고 있다. 고고학자와 생물학자는 인류의 기원과 집단의 이주, 민족의 형성 그리고 고대인의 질병과 매장문화를 규명하는데 있어 고대 DNA분석을 접목하고 있으며, 이미 멸종된 동물의 계통진화학적인 연구에도 이를 활용하고 있다. 고대 DNA분석의 새로운 전기가 마련된 계기는 고대 시료에서 추출되는 미량의 DNA 증폭을 가능하게 한 종합효소연쇄반응(Polymerase chain reaction, PGR)법이 개발되면서였다. 그러나 고대 DNA는 탈아미노화나 절편화 등의 분자 손상 정도가 심한데 이것은 PCR에서 중합효소의 정확한 DNA 증폭을 방해하는 요인으로 작용한다. 시토신이 탈아미노화되어 우라실을 형성하는 것은 DNA의 염기치환오류를 일으킬 수 있으며, 이런 현상은 증폭 과정에서 고유의 염기서열에 대한 고정치환($C{\rightarrow}T$, $G{\rightarrow}A$)을 유도하게 된다. 또한 대부분의 고대시료는 외부 오염물에 노출되어 있는데, 특히 외부 DNA의 오염은 고대 DNA의 염기서열을 결정함에 있어서 부정확한 결과를 도출시키는 심각한 문제를 초래하곤 한다. 이와 같이 고대 시료는 오랜 기간 동안 자연 분해과정과 다양한 오염물질에 노출되어 있어 그 훼손 정도가 심한 것이 일반적이다. 고대 DNA 연구에 있어서 많은 생화학적 손상과 외부 DNA의 오염을 극복하기 위해서는 보통의 분자생물학적인 방법과 기준보다 더욱더 엄격한 검증 절차에 의하여 연구가 진행되어야 하며, 연구 결과의 신뢰성을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 글에서는 고대 DNA의 손상과 오염물질에 의한 부정확한 염기서열결정과 오류를 보정하고 예방할 수 있는 연구 기준과 실험적 절차를 설명하고자 한다.
본 논문은 간단한 동태적 확률 일반균형(DSGE) 모형과 탄력적 추세를 고려한 비관측인자모형을 결합하여, DSGE 모형의 추정과 추세/순환변동분의 분해를 동시에 시도하였다. 이를 통해 추정된 GDP 순환변동분은 공식 경기순환 국면과 상당 정도 부합하는 등 전반적으로 경기순환을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 하지만 변동성과 지속성의 측면에서 통상적 필터링 방법을 이용한 경우와는 적지 않은 차이가 있었으며, 특히 GDP의 추세분은 상당한 변동성을 보이며 경기순응적 모습을 보였다. 추정된 순환변동분의 성격을 변수별로 살펴보면, GDP와 이자율의 경우는 HP 필터의 결과와 유사한 반면, 인플레이션의 경우는 (불규칙 변동분을 추가로 제외한 경우) BK 필터를 이용한 결과와 상대적으로 더 유사한 것으로 나타났다. 이는 분석대상 변수들에 임의의 단일한 필터링 방법을 적용할 경우, 경기순환분의 성격이 잠재적으로 왜곡되어 추출될 우려가 있음을 보여준다. 습관 및 가격연동을 포함한 확장모형을 고려한 경우, 습관은 경기변동의 지속성을 설명함에 있어 중요한 요소인 것으로 평가된 반면, 가격연동은 그 중요성이 제한적인 것으로 나타났다. 이러한 모형의 개별 요소들에 대한 평가 결과는, 사전 필터링된 자료를 이용하여 추정한 경우와 적지 않은 차이를 보여, 자료의 필터링과 모형의 추정을 분리하여 고려하는 일반적인 DSGE 모형의 추정 및 분석은 잠재적으로 오류의 가능성이 있음을 시사한다. 마지막으로 결과에 대한 다양한 민감도 분석 결과, (i) 순환변동 충격과 추세 충격이 상관관계를 가지는 경우, 추세 충격의 성격에 따라 추정된 GDP갭의 성격이 상당 부분 달라지기도 했으며, (ii) 불규칙 변동분의 포함 여부가 추정된 인플레이션갭의 성격 및 필립스 곡선의 기울기 등에 중요한 함의를 지니는 것으로 나타났다. 또한 (iii) 경기변동분을 VAR로 모형화한 경우, DSGE 모형을 이용한 경우에 나타나는 경기변동의 비대칭성을 제대로 나타내지 못하는 것으로 나타났다.
발광 다이오드와 같은 광원을 이용하여 조명과 통신의 두가지 기능을 동시에 이용할 수 있는 가시광 무선 통신은 최근 초고속 개인용 무선 네트워크에서 각광을 받고 있다. 광원의 제한된 대역폭으로 인하여 무선 광채널에서 전송률을 향상시키는 것이 이슈로 대두되는 가운데, 본 논문에서는 전송률을 향상시키는 기법으로써 다중 입출력 무선 광채널에서 두 개의 데이터 스트림을 지원하기 위해 고유값 분해를 이용한 공간 다중화 시스템을 설계한다. 채널의 변화에 따라 적응적 변조 기법을 적용하여 주파수 효율을 높이기 위해 펄스 진폭 변조 기법을 이용한다. 본 논문에서는 세기 변조를 이용한 변조 기법의 세 가지 제한 조건인 비음수성, 총 광출력값, 비트 오류율에 대하여 주파수 효율성을 향상시키기 위해 광출력값, 오프셋값, 변조 크기를 적응적으로 할당하기 위한 기법을 이론적으로 제안한다. 모의 실험 결과를 통해 본 논문의 제안 기법이 각 데이터 스트림에 광출력값을 동일하게 할당하는 기법에 비해 성능 향상을 이룰 수 있다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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